import java.util.Stack;

import static com.sun.deploy.net.MessageHeader.merge;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: WJW
 * Date: 2024-07-24
 * Time: 20:55
 */
public class Sort {



    /**
     * 插入排序
     * 时间复杂度：最好O,最坏：O(N^2) 当数据越有序 排序越快
     * 空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * 适用于：待排序序列已经基本趋于有序了
     * @param array
     */
    public static void insertSort(int[] array){
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for(;j >= 0;j--){
                //array[j] > tmp 这里加不加等号 和稳定性有关系
                //但是本身是一个稳定的排序 可以实现为不稳定的排序
                //但是本身就是一个不稳定的排序 是不可能变成一个稳定的排序
                if(array[j] > tmp){
                    array[j+1] = array[j];
                }else{
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    /**
     * 希尔排序
     * 不稳定 空间复杂度O(1)
     * @param array
     */

    public static void shellSort(int[] array){
        int gap = array.length;
        while(gap > 1){
            gap /=2;
            shell(array,gap);
        }
    }

    //对每组进行排序
    public static void shell(int[] array,int gap){
        for (int i = gap; i < array.length; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-gap;
            for(;j >= 0;j -= gap){
                if(array[j] > tmp){
                    array[j+gap] = array[j];

                }else{
                    break;
                }
            }
            array[j+gap] = tmp;
        }
    }

    //交换函数
    public static void swap(int[] array,int i,int j){
        int tmp = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = tmp;
    }

    /**
     * 选择排序
     * 时间复杂度：O(N^2）
     * 空间复杂度：O(1）
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void selectSort(int[] array){
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            int minIndex = i;
            for (int j = i+1; j < array.length; j++) {
                //升序j<minIndex  降序j>minIndex
                if(array[j] < array[minIndex]){
                   minIndex = j;
                }
            }
            swap(array,i,minIndex);
        }
    }

    //双向选择排序
    public static void selectSort2(int[] array){
        int left = 0;
        int right = array.length-1;
        while(left < right){
            int minIndex = left;
            int maxIndex = left;
            for (int i = left+1; i < array.length; i++) {
                if(array[i] < array[minIndex]){
                    minIndex = i;
                }
                if(array[i] > array[maxIndex]){
                    maxIndex = i;
                }
            }
            swap(array,minIndex,left);
            //防止 第一个是最大值，如果和最小的一环，最大值就跑到了原来最小值的位置
            if(maxIndex == left){
                maxIndex = minIndex;
            }
            swap(array,maxIndex,right);
            left++;
            right--;
        }
    }


    //建大根堆
  public static void createHeap(int [] array){

        for(int parent = (array.length-1-1)/2;parent >= 0;parent--){
            siftDown(array,parent,array.length);
        }
  }

    private static void siftDown(int[] array, int parent, int length) {
        int child = 2*parent+1;
        while(child < length){
            if(child + 1 <length && array[child] < array[child+1]){
               child ++;
            }
            if(array[child] > array[parent]){
                swap(array,child,parent);
                parent = child;
                child = 2*parent+1;
            }else {
                break;
            }
        }
    }

    /**
     *堆排序
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间度复杂度：O(1）
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void heapSort(int[] array){
        createHeap(array);
        int end = array.length-1;
        while (end > 0){
            swap(array,0,end);
            siftDown(array,0,end);
            end--;
        }
    }

    /**
     * 冒泡排序
     * 时间复杂度：O(N^2)
     *空间复杂度：O(1)
     * 稳定性：稳定
     * 优化:每一趟都需要判断上一趟有没有交换  最好情况下时间复杂度：O(N)
     * @param array
     */
    public static void bubbleSort(int[] array){
        //i表示趟数
        for (int i = 0; i < array.length-1; i++) {
            boolean flg = false;
            //j用来比较每个数据的大小
            for (int j = 0; j < array.length-1-i; j++) {
                if (array[j] > array[j+1]){
                    swap(array,j,j+1);
                    flg = true;
                }
            }
            if(!flg){
                break;
            }
        }
    }


    /**
     * 快速排序
     * 时间复杂度：最好：O(N*logN) 最坏：O(N^2)
     * 空间复杂度：最好：O(logN） 最坏：O(N)
     * 通常情况下说最好情况
     * 稳定性：不稳定
     * @param array
     */
    public static void quitSort(int[] array){
        quick(array,0,array.length-1);
    }

    /**
     * 求中位数的下标
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int middleNum(int[] array,int left,int right){
        int mid = (left + right)/2;
        if(array[left] < array[right]){
            if(array[mid] < array[left]){
                return left;
            }else if(array[mid] > array[right]){
                return right;
            }else{
                return mid;
            }
        }else{
            //array[left] < array[right]
            if(array[mid] < array [right]){
                return right;
            } else if (array[mid] > array[left]) {
                return left;
            }else {
                return mid;
            }
        }
    }

    public static void insertSort(int[] array,int left,int right){
        for (int i = left+1; i <= right; i++) {
            int tmp = array[i];
            int j = i-1;
            for(;j >= 0;j--){
                if(array[j] > tmp){
                    array[j+1] = array[j];
                }else{
                    //array[j+1] = tmp;
                    break;
                }
            }
            array[j+1] = tmp;
        }
    }

    private static void quick(int[] array,int start,int end){
        if(start >= end){
            return;
        }



        //优化1: 三数取中法 (降低的高度，减少出现左边有 右边没有或者左边没有或者右边有的情况)
        // 1 2 3 4 5 6 7
        int index = middleNum(array,start,end);
        swap(array,index,start);
        //4 2 3 1 5 6 7

        //优化2：在一定区间范围内之间进行插入排序，当区间越来越小，数据越来越有序，进行插入排序更加高效
       //这两个优化都能减少递归次数
        if(end - start + 1 <= 15){
            insertSort(array,start,end);
            return;
        }

        int pivot = partition(array,start,end);
        quick(array,start,pivot-1);
        quick(array,pivot+1,end);
    }



    /**
     * Hoare法
     * 1.array[right] >= tmp
     * 不加等于判断如果遇到相同的数据会出现死循环
     * 2.为什么从右边开始而不是从左边开始
     * 如果先走左边有可能会出现相遇的是大数据，最后把大的数据放到最前面
     *
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partitionHoare(int[] array,int left,int right){
        int tmp = array[left];
        int i = left;
        while (left < right){
            while(left < right && array[right] >= tmp){
                right --;
            }
            while(left < right && array[left] <= tmp){
                left++;
            }
            swap(array,left,right);
        }
        swap(array,i,left);
        return left;
    }


    /**
     * 挖坑法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partitionHole(int[] array,int left,int right){
        int tmp = array[left];
        int i = left;
        while (left < right){
            while(left < right && array[right] >= tmp){
                right --;
            }
            array[left] = array[right];
            while(left < right && array[left] <= tmp){
                left++;
            }
            array[right] = array[left];
        }
        array[left] = tmp;
        return left;
    }


    /**
     * 前后指针法
     * @param array
     * @param left
     * @param right
     * @return
     */
    private static int partition(int[] array,int left,int right){
        int prev = left;
        int cur = left+1;
        while(cur <= right){
            if(array[cur] < array[left] && array[++prev] != array[cur] ){
                swap(array,cur,prev);
            }
            cur++;
        }
        swap(array,prev,left);
        return prev;
    }

    /**
     * 非递归快排
     * @param array
     */
    public static void quickSortNor(int[] array){
        int start = 0;
        int end = array.length-1;
        Stack<Integer> stack = new Stack<>();
        int pivot = partitionHoare(array,start,end);
        if (pivot > start+1){
            stack.push(start);
            stack.push(pivot-1);
        }
        if(pivot+1 < end){
            stack.push(pivot+1);
            stack.push(end);
        }

        while(!stack.isEmpty()){
            end = stack.pop();
            start = stack.pop();
            pivot = partitionHoare(array,start,end);
            if (pivot > start+1){
                stack.push(start);
                stack.push(pivot-1);
            }
            if(pivot+1 < end){
                stack.push(pivot+1);
                stack.push(end);
            }
        }
    }


    /**
     *
     * 归并排序（递归）
     * 时间复杂度：O(N*logN)
     * 空间复杂度：O(logN)
     * 稳定性：稳定
     * 目前为止三个稳定的排序：插入排序，归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSort(int[] array){
        mergeSortFun(array,0,array.length-1);
    }

    private static void mergeSortFun(int[] array,int start,int end){
        if(start >= end){
            return;
        }
        int mid = (start+end)/2;
        mergeSortFun(array,start,mid);
        mergeSortFun(array,mid+1,end);
        //合并
        merge(array,start,mid,end);
    }

    private static void merge(int[] array, int left, int mid, int right) {
        int s1 = left;
        int e1 = mid;
        int s2 = mid+1;
        int e2 = right;
        //定义一个新的数组
        int[] tmpArr = new int [right-left+1];
        int k = 0;//tmpArr数组的下标
        //同时满足  证明两个归并都有数据
        while (s1 <= e1 && s2 <= e2){
            if(array[s1] <= array[s2]){
                tmpArr[k++] = array[s1++];
            }else {
                tmpArr[k++] = array[s2++];
            }
        }
        while(s1 <= e1){
            tmpArr[k++] = array[s1++];
        }
        while(s2 <= e2){
            tmpArr[k++] = array[s2++];
        }

        //把排好序的数据 拷贝回原来的数组array当中
        for (int i = 0; i < tmpArr.length; i++) {
            array[i+left] = tmpArr[i];
        }
    }


    /**
     * 非递归 归并排序
     * @param array
     */
    public static void mergeSortNor(int[] array){
        int gap = 1;//每组几个数据
        while (gap < array.length){
            for(int i = 0;i < array.length; i = i+ gap * 2){
                int left = i;
                int mid = left+gap-1;
                int right = mid+gap;

                //预防mid越界
                if(mid >= array.length){
                    mid = array.length-1;
                }

                //预防right越界
                if(right >= array.length){
                    right = array.length-1;
                }
                merge(array,left,mid,right);
            }
            gap*=2;
        }
    }


    /**
     * 计数排序
     * 使用场景：指定范围内
     * 时间复杂度：O(MAx(N,范围))
     * 空间复杂度：O(范围）
     * 稳定性：稳定
     * @param array
     */
    public static void countSort(int[] array){
        int minVal = array[0];
        int maxVal = array[0];
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            if(array[i] < minVal){
                minVal = array[i];
            }
            if (array[i] > maxVal ){
                maxVal = array[i];
            }
        }

        //确定计数数组的长度
        int len = maxVal-minVal+1;
        int[] count = new  int[len];

        //遍历array数组
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            count[array[i] - minVal]++;
        }
        //计数数组已经存放了每个数据出现的次数
        //遍历计数数组 八十几的数据写会array数组
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < count.length; i++) {
            while (count[i] > 0){
                //这里需要重新写回array 从array的0下标开始写
                array[index] = i+minVal;
                index++;
                count[i]--;
            }
        }
    }


}
